如何構建模型並在R代碼中找到貝葉斯模型的測試版？

我想構建一個Jags模型，並找到測試以及貝葉斯數據分析的先驗。我的模型有3個預測變量x1, x2, x3，結果是伯努利分佈變量Y。如何定義先驗概率P(Y=1|X1), P(Y=1|X2), P(Y=1|X3)三個預測因素影響結果Y？我的數據基於矩陣nXr, n=1920 r=4 columnsX1, X2, X3 and Y。如何構建模型並在R代碼中找到貝葉斯模型的測試版？

來源

2017-02-23 IPPOKRATIS KARAKOTSOGLOU

聽起來好像你在問如何在JAGS中構造GLM。如果是的話，那麼最簡單的方法可能是使用template.jags功能在runjags包你使用類似做到這一點的：

library('runjags') 
template.jags(Y ~ X1 + X2 + X3, data=nXr, family='binomial', write.data=FALSE) 
## Inspect and edit the JAGSmodel.txt file ## 
results <- run.jags("JAGSmodel.txt", data=nXr)

注意NXR有望成爲一個數據幀，而不是一個矩陣就像你說你現在有。這爲相關參數使用了（相對標準的）最小信息量的先驗，但爲了根據需要調整先驗，編輯爲您創建的模型文件是高度可預見的。我不知道'找到測試版'是什麼意思，除非你是指固定效應的截距和係數？

如果這沒有幫助，那麼我認爲您需要爲您的問題添加更多信息 - 例如更多關於您的預測變量X1-3的信息，您試圖準確實現的內容以及顯示前幾行你的數據也不會受到傷害。

來源

2017-02-24 13:37:02

在這種情況下貝葉斯公式是如何形成的？ P（Y | X1，X2，X3）=？ P（Y | X1X2）怎麼樣？ –

通過將單詞'deviance'添加到JAGSmodel.txt文件中的監視器列表（如果它尚未存在），可以監視模型的偏差（減去log後驗的兩倍）。這給了你偏差的完整後面。如果你想計算可能性/後驗的各個部分，你可以用R來做這個。 dbinom和來自JAGS模型後面的X1，X2，X3的估計值（或者您可以計算和監測JAGS模型內可能性的單個分量）。 –

如何構建模型並在R代碼中找到貝葉斯模型的測試版？

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